IA en hoteles: el 35% no mide el retorno
La inteligencia artificial ya forma parte del trabajo diario en muchos hoteles. Alguien la usa para responder correos, otro para preparar un reporte, otro para revisar reseñas. Lo que todavía falta en la mayoría de las empresas es el paso siguiente: una estrategia común y una forma de medir si está funcionando.
Así lo muestra una encuesta de Destination AI a 107 líderes de empresas hoteleras, realizada en agosto y septiembre y publicada por PhocusWire. Para un hotel independiente de Latinoamérica, con presupuesto ajustado y equipos chicos, los resultados son una advertencia útil: adoptar IA es fácil, saber si rinde es otra cosa.
Mucho uso individual, poca estrategia
Casi dos de cada tres encuestados (63%) dicen que usan IA con regularidad en su trabajo. Pero solo el 13% indica que su organización tiene una estrategia clara, con gobernanza formal y ejecución en todas las áreas. Un 30% tiene una estrategia definida pero una ejecución fragmentada, y un 26% no tiene estrategia formal y avanza con pruebas sueltas.
El estudio también pregunta qué impulsa los buenos resultados. La innovación que surge desde abajo (32%) y una cultura de experimentación (34%) aparecen más que un responsable de IA dedicado (24%) o un mandato de la dirección (14%). Para un hotel chico, donde la iniciativa suele venir del propio equipo, es una buena noticia, pero también un riesgo: sin un orden mínimo, cada persona usa una herramienta distinta y nadie sabe qué resultados se están logrando.
Herramientas generales antes que soluciones hoteleras
El 72% obtiene sus capacidades de IA de herramientas generales como ChatGPT, Gemini y Copilot. El 41% construye o adapta soluciones propias, el 33% usa las funciones de IA de sus proveedores de software hotelero y el 16% compra a startups especializadas en IA.
Las herramientas generales son accesibles y rápidas de adoptar, pero tienen un límite: no conocen los datos del hotel si nadie se los carga. No saben la ocupación de mañana, el ritmo de reservas ni las tarifas de la competencia. Por eso, cuando la IA se usa para decisiones de negocio, conviene que trabaje sobre la información del PMS y del revenue management, y no sobre lo que alguien copia y pega en un chat. De cara a los próximos 12 meses, el 27% de los líderes espera gastar más con sus proveedores de software hotelero, el 33% espera gastar lo mismo y el 17%, menos.
Eficiencia sí, retorno sin medir
Cuando se les pregunta dónde ven el mayor beneficio, el 38% menciona la eficiencia operativa y el 28% el desempeño comercial. Sin embargo, el 35% de las organizaciones no mide el retorno de la inversión en IA, y solo el 14% usa indicadores definidos y medidos antes y después de implementar.
Ese es el punto débil. Sin una medición previa, es imposible saber si la herramienta ahorró tiempo, mejoró la conversión o solo se sumó como un gasto más. Y cuando llega el momento de revisar el presupuesto, lo que no tiene números es lo primero que se discute.
Cómo empezar a medir en un hotel independiente
No hace falta un tablero sofisticado. Alcanza con elegir una o dos tareas donde ya se usa IA, por ejemplo las respuestas a consultas de reserva o el análisis de las tarifas de la competencia, y anotar el punto de partida: cuánto tiempo llevan por semana, cuántas consultas se convierten en reserva, cuántos errores aparecen.
Después, se compara ese punto de partida con el resultado al mes y a los tres meses. Si la IA redacta las respuestas a consultas, se puede medir el tiempo de respuesta y la tasa de conversión. Si ayuda en revenue, se puede mirar la evolución del ADR o del RevPAR frente al mismo período. Y conviene definir quién es el responsable de esa medición, aunque sea una persona con una planilla.
Conclusión
La encuesta de Destination AI muestra que la IA entró a los hoteles por la puerta de cada empleado, con herramientas generales y mucha experimentación. Lo que falta es convertir ese uso en estrategia y medir el resultado. Para un hotel independiente, ese paso no requiere grandes inversiones, sino orden y números de partida.
En GuestEyes trabajamos con hoteles que quieren usar la IA sobre los datos de su PMS y su revenue management, con objetivos claros y métricas que muestren si la inversión rinde. Si querés entender cómo se ve ese recorrido para tu propiedad, podemos conversarlo.
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